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로 인한 사이버 범죄나 사기를 막을 수 있고 더욱 안전하게 금융거래를 할 수 있다. [1]
그렇지만 무작정 비식별화하는 것이 좋다고는 볼 수 없다. 금융통계 데이터 셋을 비식별화할 때 너무 많은 정보를 처리해버리면 기업들이 필요한 정보마
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비식별정보였던 특정 정보가 다른 정보와 결합해 개인식별정보가 되었다 하더라도, 정보 주체는 이미 동의를 한 상황이기 때문에 이 상황을 알 수도 없고, 정보 사용자도 통지할 의무가 없다. 비식별화된 정보의 재식별 위험성에 대한 구체적
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비식별화를 둘러싼 개념상의 혼란이 존재하기 때문에 각 국가에서 규정하는 비식별 조치에 대해 비교법적으로 살펴보았다. 그 결과, 정보 보호와 활용을 균형 있게 도모할 수 있는 EU GDPR의 익명화와 가명화를 도입하는 것이 가장 실효적일 것
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비식별화 시스템에 관한 연구, 가천대학교 대학원 박사학위논문, 2019
유소영, 「헬스케어 빅데이터 딜레마와 해결 방안」, 카카오 AI 리포트, 북바이북, 2018
윤혜선, 「빅데이터 규제의 새로운 패러다임 모색을 위한 연구」, 경제규제와 법(Journ
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비식별화에 대한 법적 과제, 유럽헌법연구, 제21호, 2016.
오진석, 의료기관의 개인의료정보 문제점과 개선방안, 아주대학교 정보통신대학원 논문, 2020.
이상명, 의료정보화와 의료정보보호, 한양대학교 법학논총 제25권 제1호, 2008.
이한주, 개
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비식별화된 의료 데이터의 구조를 해석하고, 라벨링과 피처 정제 등 실제 현장의 복잡성을 직접 경험한 것이 이후 AI 연구의 방향성을 결정하는 데 큰 도움이 되었습니다. 더불어 해당 경험은 데이터 윤리와 AI의 편향성 문제를 인식하는 계기
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